CC BY
13
Значение сопротивлений и ТКС ТР Таблица 1
№ ЧЭ Сопротивления ТР ТКС ТР ТКС ТР
Ом Ис2, Ом Ом ТКС 105,1/°С ТКС 2 х 105 , 1/0С
2 00С -4 00С 500С -4 00С 500С
1 3430,0 3433,0 3429,0 -0,972 -0,975
241 3483,32 347 9,3 3485,73 1,9235 1,7608
236 3283,01 3280,03 3284,73 1,5128 1,7464
156 3534,1 3529,9 3535,8 1,9807 1,6034
165 3332,62 3327,21 3333,42 2,7056 0,8002
На основе всех испытаний были сделаны выводы, что кратковременная высокоэнергетическая обработка схемы излучением, позволяет связать в устойчивые соединения молекулы азота, кислорода и др., а также свободные атомы материалов тонкоплёночных структур, а также позволяет активизировать процесс деградации в этих структурах.
Заключение
Датчики давления используются во многих областях инфраструктуры, на многих производствах и во многих механизмах, для контроля за их состоянием. Основным их элементом являются ТР. Но из-за сложностей их создания могут возникать различные проблемы при эксплуатации датчиков. Могут
наблюдаться нестабильность во времени, нестабильность при температурных воздействиях, нестабильность из-за внутренних дефектов плёнок после напыления и др. проблемы связанные с несовершенностью производства тонких плёнок. Нестабильности возникают при эксплуатации, а причины нестабильности заложены самой спецификой технологии тонкоплёночной микроэлектроники. Поэтому и необходима разработка различных способов стабилизации и технических тренировок, чтобы стабилизировать параметры ТР.
В данной статье были рассмотрены способы термостабилизации ТР из сплавов Х20Н75Ю и П65ХС.
ЛИТЕРАТУРА
1. Исследование и разработка тонкоплёночных гетерогенных структур чувствительных элементов датчиков давления с экстремальными условиями эксплуатации / С.А.Гурин, 2016. - 157 с.
2. Исследование влияния электрических, технологических и эксплуатационных характеристик на конструктивные параметры тонкопленочных резисторов . / Рецензент В.А.Медников : СГАУ, 2010. - 29 с.
3. Способ стабилизации и подгонки тонкопленочных резисторов и устройство для его осуществления / Ю.А. Зеленцов, Е.А. Мокров, П.А. Колосов, А.И. Ворожбитов: патент. - Яи 2306625 (дата публикации: 20.09.2007).
4. Способ повышения стабильности тонкопленочных тензорезисторов / И. Н. Чебурахин, П. А. Колосов: УДК 531.781.2.084.2 (дата публикации 2012).
5. Исследование технологических погрешностей сопротивления тонкопленочного резистора / В. Г. Спирин : журнал - Труды Международного симпозиума «Надежность и качество», 2011. - 6 с.
УДК 681.3:004.932.2 Кузина1 Е.А., Юркова2 Е.М.
!фБГОУ ВО МИРЭА - Московский технологический университет, Москва, Россия
2Высшая школа экономики, Прага, Чехия
К ПРОБЛЕМЕ ОЦЕНКИ БЕЗОПАСНОСТИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МНОГОФАКТОРНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Отсутствуют методы оценки показателей надежности, обладающие возможностями прогнозирования развития дефектов электронных компонентов под действием внешних факторов, превращения дефектов в отказы сложных электронных систем (СЭС), целостного подхода к анализу надежности.
Предложен подход обеспечения заданного уровня показателей надежности проектируемых СЭС на основе развития теоретических основ многофакторного анализа причин дефектов, их вероятностного развития под воздействием внешних факторов, и перехода в отказы.
Разработан комплексный метод моделирования многофакторного влияния внешних воздействующих факторов на показатели надежности СЭС, с учетом обеспечения заданного уровня контролепригодности. Создана визуальная среда проектных исследований, позволяющая формировать единую информационную модель изделия, интегрирующую комплекс моделей развития дефектов электронных систем.
Ключевые слова:
НАДЕЖНОСТЬ, МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОНТРОЛЕПРИГОДНОСТЬ, СЛОЖНАЯ СИСТЕМА, ВНЕШНИЕ ФАКТОРЫ
Стоящая перед современными производствами проблема создания и обеспечения надежной эксплуатации сложных электронных систем (СЭС), требует целостного подхода к анализу надежности вновь проектируемой аппаратуры. Накопленный опыт надежностного проектирования не перекрывает современных все возрастающих требований обеспечения бесперебойной и качественной работы электронных систем. В то же время большинство современных систем автоматизированного проектирования базируются на мощнейших системах математического моделирования, каждая из которых усовершенствована в определенном направлении и позволяет достичь максимальных результатов. Но каждая в отдельности система моделирования не позволяет в полной мере учесть все многообразие условий эксплуатации, возрастающее число внешних воздействующих факторов и т.п., и т.д.
Математическая модель сложной технической системы не может быть построена на основе рафинированной системы, на основе отдельной алгебраической модели и метода исчисления. Реальная модель строится как система, включающая различные формы представления и методы исчисления.
Аксиоматический метод является в настоящее время основным методом исследования во многих разделах современной математики и в инженерной
практике. Этот метод наиболее полно удовлетворяет основным требованиям при разработке концепции автоматизации технологического проектирования (АТП), методу ее построения и представления.
Сущность аксиоматического метода состоит в следующем: положив в основу аксиоматической теории исходные предложения, называемые аксиомами, необходимо вывести все другие предложения теории при помощи логических законов. Это могут быть теоретико-множественные понятия, математическая логика, понятия теории графов и символического исчисления, другие математические структуры. Математическая структура или просто структура А представляет собой базисные множества, элементы которых состоят в некоторых отношениях, описываемых свойствами, и обозначается
А = щ,м2..........щ,
где М^ - множества - свойства.
Всякий конкретный набор основных образов и основных отношений между ними, удовлетворяющих требованиям данной системы аксиом, определяет модель или интерпретацию данной системы аксиом. Правила вывода должны гарантировать выполнимость в любой модели всех выводимых утверждений интерпретируемой аксиоматической теории.
Модель структуры с определенными аксиомами определяется базисными множествами, на которых все предложения теории, принадлежащих интерпретациям основных отношений, оказываются истинными утверждениями. Под предложениями теории понимается любое утверждение (выводимая формула) , не содержащее свободных переменных.
В данной постановке системой математического моделирования может быть сформировано множество моделей различного назначения. Различные представления и интерпретации приводят к формированию логико-алгебраических моделей различных классов с использованием методов символических исчислений.
Для организации баз знаний и банков данных экспертных систем, создаваемых на основе концепции средствами инструментальных систем, применяются методы и модели реляционной алгебры. В основе моделей реляционной алгебры (реляционной модели данных) лежит понятие отношений между данными, понятиями, которое, как правило, задается в виде таблицы. Реляционная модель данных представляет собой набор отношений, которые преобразуются, изменяются во времени; при этом образуются новые отношения в зависимости от запроса, содержащего требование сформулировать новое отношение (таблицу). В реляционной алгебре и реляционном исчислении имеется набор понятий и отношений, которые позволяют, во-первых, записывать любое отношение в виде некоторой формулы или формального выражения (а-выражения); во-вторых, производить преобразования отношений (а -выражений).
Таким образом, аксиоматический подход в построении концепции АТП позволяет специалисту в предметной области задавать необходимые факты (фактуальные знания) и использовать дедуктивный вывод для решения задач.
Наибольшее распространение аксиоматический подход применим к анализу технологических систем с непрерывными процессами, но в целом могут быть применены и для дискретных технологических систем. Если в дискретной технологической системе представить варианты технологических процессов изготовления какого-либо сложного технического объекта как множество путей от исходного к конечному (заданному) состоянию, то это и будет основой постановки оптимизационной задачи технологического проектирования. Если это пространство состояний возможно формировать формально, используя правила вывода, то достижимо построение имитационной модели. Итак, модель упрощенно можно рассматривать как возможность построения цепочек из элементов, в которых задано начальное и конечное состояния. Каждый из элементов модели
в зависимости от составов предыдущих и последующих элементов меняет значение своих показателей, и это является основой для формирования оптимизационной задачи имитационного моделирования дискретного технологического процесса.
Для постановки задач технического прогноза можно предположить, что должны разрабатываться комплексные модели, целями моделирования по которым будет одновременно, как разработка сложных технических систем, так и создание систем их управления.
Таким образом, существует необходимость в едином методическом подходе к анализу надежности сложных технических систем, который рассматривает их как единое целое в виде комплекса взаимосвязанных показателей и в то же время позволяет использовать накопленный в этой области богатый теоретический и практический опыт расчетов на основе специализированных моделей.
Одним из наиболее перспективных подходов к решению данной проблемы является использование концепции межмодельного взаимодействия [1], естественным образом отражающего специфику комплексной организации и представления разнородных информационных моделей описания сложных технических систем на различных уровнях абстракции.
В данной работе предлагается использовать для задач априорного анализа надежности сложных радиоэлектронных средств методологию экспертных систем, ключевой особенностью которых является возможность моделирования процессов принятия решений специалистом в отдельной предметной области на основе определенным образом организованных профессиональных знаний.
Выделим ряд типовых взаимосвязанных задач по определению показателей надежности, последовательно решаемых на этапе проектирования произвольной технической системы:
выбор методики анализа надежности и соответствующей математической модели;
декомпозиция технической системы до уровня элементов, надежность которых является определенной, и разработка соответствующей структурной схемы надежности;
расчет показателей надежности системы по разработанной структурной схеме на основе выбранной математической модели;
анализ полученных результатов и принятие решения о соответствии надежности системы тому уровню, который определен в техническом задании на ее разработку.
В общем виде классификация критериев качества электронных систем может быть представлена так, как показано на рисунке 1.
Рисунок 1 - Критерии качества сложных электронных систем
Как видно из представленного рисунка, на надежность сложных электронных систем оказывают воздействие множество факторов, как субъективных, так и объективных, учесть совокупное влияние которых представляет сверхсложную научно-практическую задачу.
Увеличение количества элементов, усложнение структуры сложных электронных систем и их функционирования, быстрое моральное старение приводит к тому, что информация про надежность элементов СЭС быстро устаревает, либо даже не успевает появиться в виде справочников. Таким образом, традиционные методы моделирования надежности, основанные на информации о надежности элементов, не позволяют получить реально значимые оценки поведения систем в период эксплуатации.
Отметим основные причины отсутствия достоверной информации:
Наличие в СЭС уникальных компонентов с новыми элементами, оригинальными принципами конструирования, а иногда и условиями эксплуатации затрудняют определение их надежности.
Отсутствие статистически достоверной выборки по характеристикам надежности за счет уникальности вновь созданных компонентов.
Многие из СЭС в период эксплуатации продолжают находиться в стадии развития, получая модифицированные компоненты и подсистемы, что не позволяет оценить надежность для расчетных методов.
Отсутствует достоверная информация про надежность многих новых электро-радио-элементов (ЭРЭ). Наличие некоторых справочников ЦНИИ-22, Электростандарта, системы АСОНИКА и некоторых других не позволяет говорить о полноте справочной информации. Кроме этого многие параметры в справочниках не достоверны, не точны, или просто ошибочны.
Вслед за быстрым моральным старением СЭС также устаревают и справочные данные, например, за счет изменения условий эксплуатации.
Отсутствует возможность включения в современные системы моделирования надежности оценок надежности латентных дефектов, проявление которых во многих приложениях характеризуют некоторой средней вероятностью отказа, что значительно усложняет проблему прогнозирования надежности конкретной СЭС.
В теории надежности [2] сложных систем сложилось два принципиально разных подхода [3]: Элементный 5 - подход, модели надежности которого построены на основе системы и характеристик надежности ее элементов; функциональный ¥ - подход, модели надежности которого построены на основе структуры выполняемых функций, т.е. на основе алгоритма функционирования системы. 5 - подход соответствует классической теории надежности систем [4, 5, 6], основными показателями которой является вероятность безотказной работы и коэффициент готовности. Как начальные данные для моделирования надежности используются вероятностно-временные характеристики отказов - случайных событий потери работоспособности. Р -подход объединяет теорию надежности алгоритмов [7, 8, 9, 10, 11, 12], теорию надежности технологических процессов [13, 14]. По ¥ - подходу обобщенным показателем надежности выступает ве-
роятность достижения, которая для прикладных задач интерпретируется показателями безошибочности, бездефектности, достоверности, своевременности и т.п.
Доказано, что наиболее полно надежность систем можно описать на основе комбинации как 5 -подхода, так и ¥ - подхода. Методы прогнозирования и обеспечения 5 надежности хорошо разработаны как в теоретическом, так и в прикладном аспектах. Значительно меньше исследована надежность в ¥ - подходе, поэтому настоящая работа направлена именно на предложение новой методологии в решении задач прогнозирования и обеспечения надежности в условиях неопределенности начальных данных [14].
При проведении анализа, синтеза, диагностирования и адаптации СЭС возникает необходимость решения задач моделирования, оптимизации и идентификации надежности на основе множества разнообразных моделей (см. рис. 2).
Задача моделирования состоит в расчете показателей безошибочности, своевременности, длительности и стоимости СЭС по ее структуре и с учетом надежности операций. Операции делятся на основные и вспомогательные. Без выполнения какой-либо основной операции невозможно достичь цели. Вспомогательные операции вводят в технологический процесс для улучшения его надежности.
Задача идентификации состоит в создании по результатам наблюдений математических моделей, связывающих факторы влияния с характеристиками надежности выполнения заданных функций.
Среди всех информационных технологий обеспечения надежности наиболее перспективными являются мягкие вычисления (Soft Computing) - симбиоз приближенных методов представления знаний и обработки данных для принятия рациональных решений по условиям частичной истинности, неточности, неопределенности и сложности реальных задач [14]. Мягкие вычисления за счет терпимости к частичной истинности, неточности, неопределенности и сложности реальных задач создают удобные механизмы принятия рациональных решений, и во многих практически значимых случаях являются единственным оправданным путем достижения цели.
ЛИТЕРАТУРА
1. Юрков Н.К. Модели и алгоритмы управления интегрированными производственными комплексами. Монография/Н.К.Юрков//Пенза, ИИЦ, 2003, - 198 с.
2. Штовба, С.Д. Обеспечение надежности алгоритмических процессов методами софт-копьютиринга/С.Д. Штовба//Информационные технологии и компьютерная техника. Науковi пращ ВНТУ, 2009, « 2. _ С. 1 -8.
3. Губинский, А.И. Надежность и качество функционирования эргатических систем. Л.: Наука. 1982. - 270 с.
4. Козлов, Б.А. Справочник по расчету надежности аппаратуры радиоэлектроники и автоматики/Б.А. Козлов, И.А.Ушаков//М.: Сов. Радио. 1975. -472 с.
5. Половко, А.М. Об одном методе оптимального использования алгоритмической избыточности/ А.М.Половко, С.В. Гуров//Автоматика и вычислительная техника. - 1975. - № 3. - С. 26-29.
6. Надежность технических систем. Справочник /Ю.К. Беляев, В.А. Богатырев, В.В. Болотин и др. Под ред. И.А. Ушакова// - М.: Сов. Радио. 1985. - 608 с.
7. Половко, А.М. Основы теории надежности. - / А.М.Половко, С.В. Гуров//СПб.: ВНУ, 2006. - 704
с.
8. Бондарь, Ю.В. Об одном методе оптимального использования алгоритмической избыточности/Ю.В. Бондарь, И.В.Сафонов //Автоматика и вычислительная техника. - 1975. - № 3. - С. 26-29. Пивоваров, А.Н. Методы обеспечения достоверности информации в АСУ. - М.: Радио и связь, 1982. - 144 с.
9. Губинский, А.И., Евграфов, В.Г. Эргономическое проектирование судовых систем управления. Л.: Судостроение, 1977. - 224 с.
10. Зингер, Н.С. Обеспечение достоверности данных в автоматизированных системах управления производством/ Н.С. Зингер, И.В. Куцык// - М.: Наука, 1974. - 136 с.
10. Пивоваров, А.Н. Методы обеспечения достоверности информации в АСУ. - М.: Радио и связь, 1982. - 144 с.
11. Ротштейн, А.П. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. - Виница: Континент-ПРИМ, -1997. - 142 с.
12. Юрков, Н.К. К проблеме обеспечения глобальной безопасности: Труды международного симпозиума Надежность и качество/Н.К.Юрков//Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, - 2012. - Том 1, - С. 6-8
13. Вигман, Б.А. Стохастические модели контроля/Б.А. Вигман//Управляющие системы и машины. -1973. - № 2. - С. 112 - 115.
14. Юрков, Н.К. Оценка безопасности сложных технических систем/Н.К.Юрков//Надежность и качество сложных систем. - 2013, - № 2. - С. 15-21.
УДК 621.396.6 Жаднов В.В.
Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Москва, Россия
МОДЕЛЬ МАГИСТРАЛЬНО-МОДУЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ НАПРЯЖЕНИЯ ДЛЯ РАСЧЕТА ЕГО НАРАБОТКИ ДО ОТКАЗА МЕТОДОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ СМЕШАННОМ РЕЗЕРВИРОВАНИИ ЕГО КАНАЛОВ
Рассмотрены вопросы формирования наработки до отказа многоканального преобразователя напряжения с магистрально-модуль-ной архитектурой и смешанном резервированием его силовых каналов типа «N+1+K» при статистическом моделировании. Предложена формальная модель преобразователя со смешанном резервированием, которая позволяет получить реализацию наработки преобразователя с учетом отказов каналов в режимах работы и ожидания, а также отказов резервных каналов при их подключении. Разработанная модель создана в рамках допущений и ограничений, принятых в действующих нормативных документах. Показана возможность сокращения вычислительных затрат при применении этой модели при статистическом моделировании.
Ключевые слова:
ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ НАПРЯЖЕНИЯ, СИЛОВОЙ КАНАЛ, НАДЕЖНОСТЬ, РЕЗЕРВИРОВАНИЕ, НАРАБОТКА НА ОТКАЗ, СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Введение
При проектировании изделий силовой электроники одной из задач является обеспечение требуемого уровня их надежности. Наряду с различными способами построения изделий силовой электроники, одним из наиболее часто применяемых в практике проектирования методов обеспечения требуемого уровня их безотказности, является резервирование. Так, в [1] показано, что для достижения высоких значений показателей безотказности многоканальные преобразователи напряжения должны быть выполнены на основе магистрально-модульной архитектуры, которая позволяет реализовать смешанное резервирование их силовых каналов (резервирование «№1+К»).
На ранних этапах проектирования многоканальных преобразователей напряжения для оценки их показателей безотказности используются расчетные методы и программное обеспечение [2. 3]. Очевидно, что чем точнее будет расчетная оценка этих показателей, тем больше вероятность того, что созданный образец будет удовлетворять требованиям. Однако на практике часто ограничиваются получением «нижних» оценок показателей безотказности, что связано с ограничениями, присущими аналитическим методам [4].
В то же время, универсальным методом расчета показателей надежности электронных средств является метод статистического моделирования [5]. Этот метод применяют, в основном, для расчета показателей типа «наработка» (метод численного интегрирования). Для практической реализации этого метода созданы программные средства для имитационного моделирования, имеющие универсальные языки описания формальной модели, что позволяет существенно упростить создание программной модели, т.к. она генерируется автоматически [6-8]. Однако эти языки имеют ряд ограничений, например, в части возможности описания изменения параметров структурной схемы надежности (ССН) изделия при отказах составных частей, причем это относится не только к универсальным, но и специализированным языкам [9].
Поэтому при имитационном моделировании наработок изделий с «не типовыми» способами резервирования (в данном случае со смешанным резер-
вированием «N+1+K»), имеющими специфические особенности, программную модель приходится создавать «вручную» на основе формальной модели.
Основная часть
На рис. 1 показана магистрально-модульная архитектура силовой части многоканального преобразователя напряжения с резервированием «N из М», приведенная в [1].
Упр. Контр, к МКУ Uns
1 M i_
Чвых
Рисунок 1 - Силовая часть преобразователя напряжения со скользящим нагруженным резервированием
Как видно из рис. 1 силовая часть преобразователя напряжения (СЧ ПН) содержит резервирование N основных силовых модулей (СМ1-СМЫ), находящимся во включенном состоянии К+1 резервными модулями (СМы+1+1-СМы+1+к), находящимися в отключенном состоянии (11=И+К+1) . Рассмотрим расчет надежности для такого способа резервирования (скользящее ненагруженное резервирование «1 из Ш) по структурной схеме надежности (ССН), которая показана на рис. 2.
Методики расчета надежности аппаратуры по ССН приведены в стандарте [10]. Вероятность безотказной работы для ССН, показанной на рис. 2 определяются по формуле:
р(.) = П",-"&+]■*■) уН-М [( .у С(м_ю ( д.^+^а-Л
^ = аш-т<М-Ю, ¿1=0 я+}.а ) ],(1)
где См - число сочетаний; Л - интенсивность отказов элемента нагруженном режиме; а=Лор/Л; Лор -
